Servidor MCP de Recursos AWS

¿Qué hace el Servidor MCP de “Recursos AWS”?

El Servidor MCP de Recursos AWS es una implementación basada en Python del Model Context Protocol (MCP) que permite a los asistentes de IA—como Claude—interactuar directamente con los servicios de AWS usando boto3. Este servidor permite ejecutar código Python generado para consultar y gestionar recursos de AWS, ofreciendo potentes operaciones sobre AWS con el aislamiento y la contenerización adecuados. Simplemente pasando tus credenciales de AWS, desarrolladores y equipos de operaciones pueden gestionar recursos de AWS, realizar consultas y ejecutar tareas de gestión, todo a través de interfaces de IA conversacional sin configuraciones complejas. El servidor es flexible, admitiendo operaciones de lectura y escritura, gobernadas enteramente por los permisos del rol de usuario de AWS.

Lista de Prompts

No se especifican plantillas de prompt en los archivos disponibles del repositorio.

Lista de Recursos

No se listan ni describen recursos MCP explícitos en los archivos disponibles del repositorio.

Lista de Herramientas

No se listan definiciones explícitas de herramientas (por ejemplo, query_database, read_write_file, call_api) en los archivos disponibles del repositorio.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Consulta de Recursos AWS
  Utiliza asistentes de IA para consultar información sobre recursos de AWS (por ejemplo, instancias EC2, buckets S3, funciones Lambda) directamente mediante lenguaje natural.
• Gestión de Recursos AWS
  Realiza operaciones de gestión, como iniciar/detener instancias EC2 o crear/modificar recursos, según tus credenciales de AWS.
• Automatización DevOps
  Habilita la automatización rápida y conversacional de tareas de infraestructura AWS sin necesidad de CLI o consola manual.
• Revisiones de Seguridad y Cumplimiento
  Ejecuta código ad-hoc para inspeccionar recursos AWS en busca de cumplimiento, configuraciones de grupos de seguridad o desviaciones de configuración, aprovechando todo el potencial de boto3.
• Respuesta a Incidentes y Solución de Problemas
  Resuelve incidentes o soluciona entornos AWS de manera interactiva vía IA, reduciendo el tiempo de respuesta al ejecutar código diagnóstico bajo demanda.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Abre tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Localiza el objeto mcpServers.
4. Añade el Servidor MCP de Recursos AWS con un fragmento JSON como el siguiente.
5. Guarda el archivo y reinicia Windsurf para aplicar los cambios.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Nota: Protege tus credenciales de AWS usando variables de entorno como se muestra arriba.

Claude

1. Abre la configuración de integración MCP de Claude.
2. Añade una nueva entrada de servidor MCP.
3. Introduce el Servidor MCP de Recursos AWS como se muestra a continuación.
4. Guarda y reinicia Claude si es necesario.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Nota: Usa variables de entorno para credenciales sensibles.

Cursor

1. Instala Node.js si aún no está presente.
2. Edita el archivo de configuración de Cursor para incluir el servidor MCP.
3. Inserta la siguiente configuración.
4. Guarda los cambios y reinicia Cursor.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Cline

1. Asegúrate de que Cline esté configurado con Node.js.
2. Abre tu archivo de configuración.
3. Añade el servidor MCP como se muestra.
4. Guarda y reinicia tu entorno.

"mcpServers": {
  "aws-resources": {
    "command": "npx",
    "args": ["@aws/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
      "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
    }
  }
}

Protección de claves API:
Usa siempre variables de entorno para pasar claves sensibles.
Ejemplo:

"env": {
  "AWS_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
  "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "your-secret-access-key"
}

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "aws-resources": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “aws-resources” por el nombre real de tu servidor MCP y sustituir la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Entre la información disponible y las secciones ausentes (sin herramientas, recursos o plantillas de prompt explícitas), este servidor MCP logra un caso de uso básico pero valioso para la automatización AWS, aunque necesitaría más documentación y características MCP explícitas para alcanzar una puntuación mayor.

Nuestra opinión

Dadas las características y documentación disponibles, este servidor MCP es funcional y está orientado a un caso de uso claro (automatización AWS vía IA conversacional), pero carece de características estándar MCP explícitas como plantillas de prompt, definiciones de recursos o esquemas de herramientas. Es directo para usuarios avanzados, pero podría beneficiarse de mayor claridad en capacidades y seguridad para una adopción más amplia.
Puntuación: 5/10

Puntuación MCP